KGC


慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス
授業概要(シラバス)


数理モデル (河添 健

    2019年度秋学期 金曜日4時限
    科目コード: B3212 / 2単位
    カテゴリ: 5.基盤科目-データサイエンス科目-データサイエンス2(学部)


1. 主題と目標/授業の手法など

    We describe the phenomena of wave and heat by using partial differential equations. Then we introduce Fourier Analysis to solve the equations. We study
    Fourier series and Fourier transform. We understand the difference between wave and heat mathematically.


2. 教材・参考文献

    特にありません。その都度紹介します。


3. 授業計画

    第1回 Guidance
    History of PDE (partial differential equation)

    第2回 Differential Equations
    Phenomena and differential equations. Wave equation and D'Alembert's method

    第3回 Fourier Series
    Fourier coefficients and Fourier seriesフーリエ係数とフーリエ級数

    第4回 Examples and Exercises
    Examples and Exercises

    第5回 Property of Fourier Series I
    Dirichlet's Theorem

    第6回 Property of Fourier Series II
    Parseval's Equation

    第7回 Examples and Exercises
    Examples and Gibbs's phenomenon

    第8回 Heat Propagation I
    Heat equation and its solution

    第9回 Wave Propagation
    Wave equation and its solution

    第10回 Property of Fourier Series I
    Fourier transform, Dirichlet's Theorem

    第11回 Property of Fourier Series II
    Parseval's Equation

    第12回 Heat Propagation II
    Heat equation and its solution

    第13回 Uncertainty Principle
    Uncertainty Principle

    第14回 Wavelet transform
    Wavelet transform


4. 提出課題・試験・成績評価の方法など

    Terminal Examination. Attendance is voluntary


5. 履修上の注意・その他

    Attendance is voluntary but important for understanding.
    We require basic knowledge of calculus and linear algebra.


6. 前提科目

    なし


7. 履修条件

    「データサイエンス基礎」の単位を修得していること。またはデータサイエンス科目認定試験に合格していること。


8. 旧科目との関係

    なし


9. 授業URL


2019-01-02 19:55:45.596388


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